ಅಮೆರಿಕದ ನ್ಯಾಯ ಇಲಾಖೆಯು (DOJ) ಮಾಧ್ಯಮ ದಿಗ್ಗಜರು ಮತ್ತು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರ ನಡುವೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾಪಿರೈಟ್ ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕಾನೂನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಕಾಪಿರೈಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Large Language Models (LLMs) ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು "ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆ" (fair use) ಎಂದು ವಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ, DOJ ಅಮೆರಿಕದ OpenAI ಮತ್ತು Microsoft ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ.
DOJ ನ ವಾದ: ತರಬೇತಿ ವರ್ಸಸ್ ಔಟ್ಪುಟ್
The New York Times ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಏಕೀಕೃತ ಮೊಕದ್ದಮೆಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದು ಎಂದರೆ, ಒಂದು AI ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏನನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ನಡುವಿನ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. GPT-4 ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ತಮ್ಮ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂದು New York Times ಆರೋಪಿಸಿದೆ. ಇದು ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗಳ ನಷ್ಟವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಪತ್ರಿಕೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳಿದೆ.
ಆದರೆ, DOJ ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅರ್ಜಿಯು ಕಾಪಿರೈಟ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ (ingestion) ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ನೀಡುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಹಂತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೃತಿಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಈ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇಲಾಖೆಯು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, GPT-4 ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು "ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೂಲ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು DOJ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮೂಲಕ, DOJ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬದಲಾವಣೆಯ (market substitution) ಕಾನೂನು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ವಿಭಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ.
"ಹೆಮಿಂಗ್ವೇ ಉದಾಹರಣೆ" ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆ
ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, DOJ ಲೇಖಕಿ ಜೋನ್ ಡಿಡಿಯನ್ (Joan Didion) ಅವರ ಸಾಹಿತ್ಯಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಡಿಡಿಯನ್ ಅವರು ಹದಿಹರೆಯದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ, ಅರ್ನೆಸ್ಟ್ ಹೆಮಿಂಗ್ವೇ ಅವರ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ಕಲೆ ಕಲಿಯಲು ಅವರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ನಕಲಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು ಎಂದು ಅರ್ಜಿಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ಕಾನೂನು ಮಷೀನ್ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಡಿಡಿಯನ್ ಅವರಂತಹ ಬರಹಗಾರ್ತಿ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಹೊಸ ಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದಾಗಲೂ ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅವರ ನಂತರದ ಬರಹದೊಂದಿಗೆ ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು DOJ ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
AI ತರಬೇತಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೇರುವುದು, ಕಾಪಿರೈಟ್ ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ಕುಂಠಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇಲಾಖೆಯು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವರು ಮೂಲ ಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ತಿದ್ದಲು LLM ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಬೃಹತ್ ಪರವಾನಗಿ ಯೋಜನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸದಿದ್ದರೆ ಅದು AI ಚಾಲಿತ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಕುಂಠಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು DOJ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
US ಕಾಪಿರೈಟ್ ಕಚೇರಿಯನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುವುದು
DOJ ನ ನಿಲುವನ್ನು US ಕಾಪಿರೈಟ್ ಕಚೇರಿಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ನೇರವಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಜಿ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಾರ್ ಶಿರಾ ಪರ್ಲ್ಮಟರ್ ಅವರು ಈ ಹಿಂದೆ "ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆ" ರಕ್ಷಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ವಾದಿಸಿದ್ದರು. AI ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಮೀರಿದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ವಿಷಯ ರಚಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಗಮನಿಸಿದ್ದರು.
ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ವಿರುದ್ಧ DOJ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಧೋರಣೆ ತಳೆದಿದೆ. ಪರ್ಲ್ಮಟರ್ ಅವರ ವರದಿಯು ಯಾವುದೇ ಬದ್ಧ ಕಾನೂನು ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣದಿಂದ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸ್ಥಾಪಿತ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ. ವ್ಯಾಪಕ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೇರುವುದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಒಂದು ಪರವಾನಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಸುಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇಲಾಖೆಯು ಎಚ್ಚರಿಸಿದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
- ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ: ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಲ್ಲ, ಒಂದು ವೇಳೆ resulting model outputs ಮೂಲ ಕೃತಿಗಳಿಗೆ "ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಮ್ಯತೆಯನ್ನು" ತೋರಿಸದಿದ್ದರೆ ಎಂದು DOJ ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಪರವಾನಗಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಕುಂಠಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಷಯ ರಚನೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ LLM ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇಲಾಖೆಯು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕಾನೂನು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಸೂಚಕ: ಈ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯು DOJ ಮತ್ತು US ಕಾಪಿರೈಟ್ ಕಚೇರಿಯ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿರುವ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪಿಗೆ ವೇದಿಕೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ARTICLE: ಅಮೆರಿಕದ ನ್ಯಾಯ ಇಲಾಖೆಯು New York Times ನ ಕಾಪಿರೈಟ್ ಮೊಕದ್ದಮೆಯಲ್ಲಿ ಅಮಿಕ್ಯಸ್ ಬ್ರೀಫ್ (amicus brief) ಅನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (LLMs) ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದೆ. ಈ ಅರ್ಜಿಯು OpenAI ಮತ್ತು Microsoft ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪತ್ರಿಕೆಯ ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಕಾರ ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್ಗಳ ನಷ್ಟ ಪರಿಹಾರದ ಮೊತ್ತದಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ದೂರವಿಡಬಹುದು.
ಈ ಪ್ರಕರಣ ಈಗ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪತ್ರಿಕಾ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ Times ನ ವರದಿಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬ ಹಲವಾರು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಈ ಮೊಕದ್ದಮೆ ಏಕೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು DOJ ನ ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯ ವಾದವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರೆ, AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬೃಹತ್ ಪರವಾನಗಿ ಬಿಲ್ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಂಭಾಷಣಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಲ್ಪಡಬಹುದು.
DOJ ನ ಪ್ರಮುಖ ವಾದ
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಮಾಡೆಲ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಕೃತಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮರುರೂಪಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇಲಾಖೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಪ್ರತಿಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಸರ್ವರ್ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಹೊರಗೆ ಹೋಗದ ಕಾರಣ, ಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಆ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವುದಿಲ್ಲ.
DOJ "ಗಣನೀಯ ಸಾಮ್ಯತೆ" (substantial similarity) ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೇಲೆ ಕೂಡ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. GPT-4 ನಂತಹ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ನೀಡುವ ಪಠ್ಯದ ಔಟ್ಪುಟ್ "ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ" ಯಾವುದೇ ಏಕೈಕ ಮೂಲದಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಾದಿಯು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕಾನೂನಿನ ಗಮನವು ಆಂತರಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲಲ್ಲದೆ, ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೇಲಿರಬೇಕು ಎಂದು ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಒಂದು ಸಾಹಿತ್ಯಿಕ ಉದಾಹರಣೆ
ತಾಂತ್ರಿಕ ವಾದವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು, ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು ಅರ್ನೆಸ್ಟ್ ಹೆಮಿಂಗವೇ ಅವರ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಅವರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡಿದ ಹದಿಹರೆಯದ ಬರಹಗಾರ್ತಿಯ ಕಥೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಕಾನೂನು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಆ ಬರಹಗಾರ್ತಿಯ ಕೃತಿ ಮೂಲವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅವಳು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಹೊಸ ಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದಾಗಲೂ kiệnಕ್ಕೊಳಗಾಗಬಹುದು ಎಂದು DOJ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದೇ ತರ್ಕವನ್ನು AI ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು "ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಅಡಗಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಇಲಾಖೆ ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಟೆಂಟ್ ಕ್ರಿಯೇಟರ್ಗಳಿಗೆ ಇರುವ ಅಪಾಯಗಳು
- ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯ (Innovation risk): ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಠ್ಯದಿಗೂ ಪರವಾನಗಿ (license) ಪಡೆಯುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ವೆಚ್ಚವು ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು ಎಂದರೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು.
- ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ (Creative workflow): ಮಾನವ ಬರಹಗಾರರು ಕರಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು, ಸಂಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ (brainstorming) ಹೆಚ್ಚಾಗಿ LLM ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಕ್ರಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಆ ಪರಿಕರಗಳು ಮಾಯವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಟೆಂಟ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನೇ ಬದಲಿಸಬಹುದು.
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪ್ರಭಾವ (Market impact): ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಅಥವಾ ಸುದ್ದಿಯಂತಹ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ AI ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಮೂಲ ವರದಿಗಾರಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕುಂದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ಆದಾಯ ಹಾಗೂ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಸಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಪತ್ರಿಕಾ ಉದ್ಯಮ ವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಚೇರಿಯ (Copyright Office) ಪ್ರತಿಪಾದನೆ
ಮಾಜಿ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಶಿರಾ ಪರ್ಲ್ಮಟರ್ ಅವರ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾದ ಅಮೆರಿಕದ ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಚೇರಿಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರದಿಯು, ಸಮಗ್ರ 'ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯ' (fair-use) ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿದೆ. AI ಅನ್ನು ಮಾನವ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮೂರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಚೇರಿಯು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದೆ: ನಕಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಾಮಗ್ರಿಯ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣ, ಅದು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುವ ವೇಗ, ಮತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಯಾದ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶ.
DOJ ಆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಖಂಡಿಸುತ್ತದೆ, ವರದಿಯು ಯಾವುದೇ ಬದ್ಧವಾದ ಕಾನೂನು ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾನೂನುಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅದು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. "ವ್ಯಾಪಕ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ"ಯನ್ನು ಹೇರುವುದು ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಅಂತಹ ಪರವಾನಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು "ಸುಧಾರಿತ AI ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಅದು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಂದೆ ಏನಾಗಬಹುದು
ಟೈಮ್ಸ್ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಿಲ್ಲಾ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು DOJ ನ ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯ ನಿಲುವನ್ನು ಮತ್ತು ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಚೇರಿಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. DOJ ಪರವಾಗಿ ತೀರ್ಪು ಬಂದರೆ, ಮಾಡೆಲ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಗಣನೀಯ ಸಾಮ್ಯತೆಯಿಂದ ದೂರವಿದ್ದರೆ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪತ್ರಿಕೆಯ ಪರವಾಗಿ ತೀರ್ಪು ಬಂದರೆ, ಇದು ಪರವಾನಗಿ ಮಾತುಕತೆಗಳ ಅಲೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
AI ತರಬೇತಿಯು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಯೋ ಅಥವಾ ಅಲ್ಲವೋ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು DOJ ನ ದಸ್ತಾವೇಜು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣವಿರುವ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಹೋರಾಟವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದೆ. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬಹುದೇ ಅಥವಾ ಅವರು ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಮಗ್ರಿಿಗೂ ದುಬಾರಿ ಪರವಾನಗಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಲಯ, ಮಾಧ್ಯಮ ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ.